词聚类LDA算法在商品特征提取中的应用

"该资源是一篇发表在《小型微型计算机系统》期刊2015年第7期的研究论文，由彭云、万常选、江腾蛟、刘德喜和刘喜平等作者共同完成。该研究得到了多项基金项目的资助，包括国家自然科学基金、国家社会科学基金、江西省高等学校科技落地计划项目、江西省自然科学基金重大项目以及江西省研究生创新专项项目。文章主要探讨了一种基于词聚类LDA（潜在狄利克雷分配）的商品特征提取算法，旨在解决在商品评论中识别和提取中低频词以描述商品特征的问题。" 文章指出，在商品评论中，用户经常使用含义相近或语境相关的中低频词汇来表达商品特性，而这些词汇的识别是商品特征抽取中的挑战。传统的主题模型由于缺乏先验知识，往往难以发现和抽取出这些中低频特征词。为此，作者提出了一个结合词义相似度和上下文相关度的词聚类度量算法，该算法能够更好地识别和归类这些词。 在这一基础上，他们构建了一个新的LDA模型，引入了词聚类的先验知识作为权重影响因子。在提取商品主题特征时，同一聚类簇内的词项被赋予更高的概率属于同一主题，从而增强了模型对中低频特征词的识别能力。实验结果显示，这种结合词聚类和特征提取的方法在实践中表现优秀，证明了其有效性和实用性。 关键词涵盖了词聚类、上下文相关性、LDA模型和特征提取等核心概念，表明该研究聚焦于自然语言处理、信息检索和数据挖掘领域的交叉应用。通过这种创新方法，研究人员为电子商务平台的商品分析和推荐系统提供了新的思路，有助于更准确地理解和提取用户对商品的评价特征，从而提升服务质量和用户体验。